日本老牌音響大廠Onkyo因財務赤字宣布下市，未來重建之路將如何前行？|數位時代 BusinessNext

日本老牌音響大廠Onkyo因財務赤字宣布下市，未來重建之路將如何前行？

擁有75年歷史的音響設備大廠安橋自2020年3月就深陷財務赤字問題，2021年5月出售給夏普，仍無法排解資金問題同年8月1日宣布自東證市場下市。

回顧安橋的歷史，經營方向深受資金入主者影響

1946年安橋創辦人五代武，從松下電器音響製造工廠獨立後創辦安橋前身大阪電器音響，從生產高價收音機起家，因產品深受當時消費者青睞，逐漸將產品線擴張到音響設備及電視等。

1957年時曾接受東芝入股，但後續卻因為數位化及泡沫經濟赤字影響，1993年東芝將持有的股份全部出售給現任實業家大朏直人，結束對安橋的持股關係。

後續的幾年，安橋持續為產品的研發等進行企業收購及資本合作，曾在2010年與英業達進行業務合作，2012年接受美國知名吉他製造商Gibson Brands資金，並在2015年時承受先鋒（Pioneer）的家用AV音響事業。2019年5月原本計畫將與先鋒的AV家用音響事業讓渡給美國的Sound United，但同年10月宣告破局，2020年3月發生財務赤字問題。

2021年5月安橋將與夏普在馬來西亞合資的工廠持股部分讓渡給夏普，市場銷售則轉讓給VOXX，但往後在市場銷售仍將維持安橋（ONKYO）、先鋒（Pioneer）、Integra品牌。

2021年現在的安橋資本額約為83億日圓，連結營業額約為88億日圓，集團員工人數約為1134人。

在技術開發與市場需求之間，失去平衡點的安橋

日本評論家認為，影響安橋營運的關鍵來自於2012年樂器製造商Gibson的入資。在1993年東芝退出安橋後，由大朏直人接手安橋營運當時，曾多次傳出英特爾可能入資安橋的消息，但是對極度重視經營效率化的外資企業來說，對日本傳統音響業界的經營習慣感到質疑，使得最終並未成案。隨後其子承接事業後評估網路及數位化的發展性，積極開發重視音響效果的電腦及高音質的數位音源銷售服務，都是當時其他音響專業設備商仍未開發的先端商業領域。

然而，在2012年Gibson入主後安橋轉為強化對音樂創作的經營布局，試圖仿效蘋果電腦收購Beats成功案例，做為音響製造商如何強化作曲者與粉絲間的音質傳遞為主軸，但從此安橋也失去的經營自主性。
爾後，積極主導收購先鋒家用事業的Gibson卻因為資金短促問題進行破產重整，2017年退出安橋經營。

回顧這一段歷史是影響安橋經營的重要關鍵時刻，顯示除了對音質的開發外，更不能忽視時代趨勢及經營效率。

已出售主力家用AV事業的安橋，為了繼續擴展數位生活事業的發展，日前宣布將耳機等事業之設計、製造及銷售等讓渡給OTOMORE公司。未來的安橋，除了善用專利授權之外，也將以AI為核心開發，在食品市場、醫療及基礎設備等領域積極布局，進行改革並削減經營成本轉型為確保收益來源小而精實的企業。

然而，停止上市後將不易以發行新股等籌資金，公司在市場上的信用狀況也會受到影響，故重回上市公司行列仍為安橋日後的經營目標。

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責任編輯：傅珮晴、蕭閔云

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避開 AI 轉型冤枉路，企業該如何走對第一步？

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出，AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手，正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變，企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式，才能在控制風險的同時加速 AI 落地。

圖／數位時代

正因如此，企業在導入 AI 時，其實需要外部專業夥伴的協助，而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力，涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運，可以一站式滿足企業需求，更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

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轉換率提升 50% 的關鍵：HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

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為此，博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化，完成建置數據中台後，再依業務情境評估適合的 AI 模型，並且減少人工貼標的時間，逐步發展精準行銷、零售 MLOps（Machine Learning Operations，模型開發與維運管理）平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下，AI 應用成效也開始一一浮現：首先是 AI 市場調查應用，讓資料彙整與分析效率提升約 80%；透過 AI 個性化推薦機制，廣告點擊轉換率提升 50%。

左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例，許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全，導致專案停留在測試階段，難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向，避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑，縮短從概念驗證到正式上線的過程，讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

圖／數位時代

整合 Databricks 與雲端服務，打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中，博弘雲端發現，底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一，因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台，作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架（Apache Spark）為核心，能同時整合結構化與非結構化資料，並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載，讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料，省下大量重複開發與系統整合的時間，從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試（UAT），一路推進到正式上線（Production）的過程，還能確保資料治理策略的一致性，有助於降低資料外洩與合規風險；此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言，更顯關鍵。

陳亭竹認為，Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台，當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時，再切換至 Databricks 進行開發與部署，待服務趨於穩定後，再轉回雲端平台，不僅兼顧開發效率與成本控管，也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程，資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此，宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層，企業在導入 AI 應用初期，就應做好資料分級與建立資料治理政策（Policy），明確定義高風險與隱私資料的使用邊界，並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」，防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層，當 AI Agent 角色升級為數位員工時，企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍，包括可存取的資料類型與可執行的操作行為，防止因權限過大，讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層，除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外，還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制，對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控，降低指令注入攻擊（Prompt Injection）或惡意內容傳遞的風險。

博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」，透過完善治理政策與角色權限，並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制，降低 AI 安全隱私外洩的風險。

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此外，博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務，從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測，到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描，提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞，更可以即時監控活動，快速辨識潛在威脅。不僅如此，也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求，保留完整操作與決策紀錄，協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向，」陳亭竹強調，面對這樣的轉變，企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式，才能在控制風險的同時，加速 AI 落地。在這波變革浪潮中，博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家，更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗，以及完善的資安維運託管服務，博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力，在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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